
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
pks-resource是一个用于向Kubernetes集群应用更新的PKS资源,适用于Concourse CI/CD流程,可通过PKS API认证并执行kubectl命令操作Kubernetes集群资源。
pks_endpoint:PKS API服务器的地址和端口。pks_user:用于PKS API认证的用户名。pks_password:用于PKS API认证的密码。pks_cluster:要部署的集群名称。namespace:可选。命名空间作用域,默认为default。若与kubeconfig一同设置,namespace将覆盖当前上下文中的命名空间。certificate_authority:待实现。证书颁发机构的证书文件。当前与PKS API端点通信时禁用SSL验证。
yamlcertificate_authority: | -----BEGIN CERTIFICATE----- ... -----END CERTIFICATE-----
insecure_skip_tls_verify:待实现。若为true,将不检查API服务器证书的有效性,这会使HTTPS连接不安全。默认为false。当前始终跳过验证。check:无操作。in:无操作。out:控制Kubernetes集群。执行kubectl命令操作Kubernetes集群,如kubectl apply、kubectl delete、kubectl label等。
参数(Parameters)
kubectl:必填。指定要对一个或多个资源执行的操作,例如apply、delete、label。context:可选。指定kubeconfig或kubeconfig_file时使用的上下文。wait_until_ready:可选。等待所有Pod就绪的秒数,0表示不等待,默认为30。wait_until_ready_interval:可选。检查Pod是否就绪的时间间隔(秒),默认为3。wait_until_ready_selector:可选。https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#label-selectors%EF%BC%8C%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%8C%87%E5%AE%9A%E8%A6%81%E6%A3%80%E6%9F%A5%E5%B0%B1%E7%BB%AA%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%9A%84Pod%E9%9B%86%E5%90%88%EF%BC%8C%E9%BB%98%E8%AE%A4%E4%B8%BA%E5%91%BD%E5%90%8D%E7%A9%BA%E9%97%B4%E5%86%85%E7%9A%84%E6%89%80%E6%9C%89Pod%E3%80%82namespace:可选。命名空间作用域,将覆盖其他参数和源配置中的命名空间。yamlresource_types: - name: kubernetes type: docker-image source: repository: ellinj/pks-resource tag: "latest" resources: - name: kubernetes-production type: kubernetes source: pks_endpoint: ((PKS_ENDPOINT)) pks_user: ((PKS_USER)) pks_password: ((PKS_PASSWORD)) pks_cluster: ((PKS_CLUSTER)) namespace: production - name: my-app type: git source: ... jobs: - name: kubernetes-deploy-production plan: - get: my-app trigger: true - put: kubernetes-production params: kubectl: apply -f my-app/k8s -f my-app/k8s/production wait_until_ready_selector: app=myapp
yamljobs: - name: force-update-deployment serial: true plan: - put: mycluster params: kubectl: | patch deploy nginx -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"labels":{"updated_at":"'$(date +%s)'"}}}}}' wait_until_ready_selector: run=nginx
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